Implementasi Data Mining Pola Pembelian Pada Toko Santoso Tiga Sumenep Dengan Menerapkan Algoritma Apriori

Main Article Content

Moh Ichsan Pradana Wijaya Nur Lailatul Aqromi Siti Nurul Afiyah

Abstract

Dalam persaingan di dunia bisnis ini perlu banyak inovasi dan trobosan yang baru dalam menghadapinya dan menuntut para pelaku bisnis untuk senantiasa mengembangkan bisnis mereka dan juga agar selalu bertahan dalam persaingan. Pada penelitian ini penulis mengamati proses kegiatan penjualan pada Toko Alat dan Bahan Bangunan Santoso Tiga Sumenep yang terus berjalan dan begitu juga data yang dihasilkan semakin lama semakin bertambah. Data-data penjualan yang semakin lama akan semakin besar tidak akan berguna dan bermanfaat jika dibiarkan begitu saja.Hal yang harus dilakukan dalam melakukan hal tersebut adalah analisis data penjualan perusahaan dengan menggunakan algoritma. Dalam data mining terdapat beberapa algoritma atau metode yang dapat dilakukan. Algoritma apriori adalah salah satu data mining yang digunakan dalam sistem ini, algoritma ini mencari aturan asosiasi dalam data mining. Algoritma apriori pada sistem ini bertujuan mencari nilai frekuensi pada itemsets pada sekumpulan data. Sedangkan algoritma apriori didefinisikan suatu proses untuk menemukan suatu aturan apriori yang memenuhi syarat minimum untuk support dan syarat minimum untuk confidence. Algoritma apriori adalah algoritma yang paling terkenal untuk menemukan pola frekuensi tinggi. Tujuan dari pembuatan sistem pada tugas akhir ini adalah mengetahui apakah algoritma apriori dapat digunakan untuk mengembangkan penjualan dan mengatur strategi pemasaran serta mengetahui hubungan antar barang guna menentukan penempatan barang.

Article Details

How to Cite
WIJAYA, Moh Ichsan Pradana; AQROMI, Nur Lailatul; AFIYAH, Siti Nurul. Implementasi Data Mining Pola Pembelian Pada Toko Santoso Tiga Sumenep Dengan Menerapkan Algoritma Apriori. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, [S.l.], v. 17, n. 2, p. 97-108, feb. 2023. ISSN 2580-8397. Available at: <https://jurnal.stmikasia.ac.id/index.php/jitika/article/view/909>. Date accessed: 28 sep. 2023. doi: https://doi.org/10.32815/jitika.v17i2.909.
Section
Articles